科学家发现，AI能设计出人类无法理解的芯片而且性能卓越

抖音热门 2025年08月08日 20:11 0 aa

计算机芯片设计领域正在经历一场颠覆性变革。普林斯顿大学和印度马德拉斯理工学院的研究团队利用深度学习技术，成功开发出性能远超传统设计的无线芯片，但这些芯片的工作原理连设计者都无法完全理解。这项发表在《自然通讯》上的研究成果标志着工程设计进入了一个全新时代：人工智能不仅能够加速创新，更能突破人类想象的边界，创造出前所未有的技术解决方案。然而，这种"黑盒"设计方式也引发了关于技术可控性和安全性的深刻思考。

传统的芯片设计过程依赖于工程师的经验和既定模板，通过反复的仿真测试来逐步优化性能。这种自下而上的方法不仅耗时长，而且严重依赖设计师的专业水平，限制了创新的速度和幅度。特别是在无线芯片领域，这些用于5G网络、雷达系统和先进传感技术的高频器件开发周期往往长达数月甚至数年。

普林斯顿大学电气与计算机工程教授考什克·森古普塔领导的研究团队采用了完全不同的"逆向设计"方法。他们训练卷积神经网络来理解电路几何结构与电磁行为之间的复杂关系，然后从期望的性能指标出发，让AI直接生成相应的设计方案。这种自上而下的设计理念从根本上改变了芯片开发的思路。

AI设计具有不同寻常且高效的电路模式。图片来源：Emir Ali Karahan，普林斯顿大学。

AI创造的"异形"设计

研究结果令人震惊。AI生成的芯片设计呈现出极其复杂且看似随机的形状，完全不同于人类设计师惯用的规整模式。森古普塔表示："我们得到的结构复杂且外形看起来随机，但当它们与电路连接时，却能创造出此前无法实现的性能。"这些"异形"设计在多个方面都表现出色：紧凑型天线能够在两个不同频率上工作，为多频段设备提供更好的性能；滤波器具有精确的带通特性，而且设计过程从原来的数天或数周缩短到几分钟。

更令人惊讶的是，这些AI设计不仅性能卓越，还展现出了全新的设计理念。森古普塔解释说："经典设计会小心翼翼地将电路和电磁元件逐一组合，使信号按照我们期望的方式在芯片中流动。通过改变这些结构，我们融入了新的特性。以前我们的设计方式有限，现在选择空间大得多。"

这种突破不仅体现在无线芯片领域。研究团队展示的应用案例涵盖了从简单的单端口天线到复杂的多端口射频结构，包括滤波器和功率分配器等关键器件。AI驱动的设计方法原则上可以扩展到传统计算机芯片甚至量子计算等更广泛的领域。

黑盒难题与未来挑战

然而，这种革命性进步也带来了前所未有的挑战。森古普塔坦承："人类无法理解它们，但它们确实能够工作得更好。"这种"黑盒"特性意味着工程师无法完全理解或预测这些电路在所有条件下的行为，可能导致意外的故障或漏洞，特别是在医疗设备、自动驾驶汽车或通信系统等关键应用中。

当设计出现问题时，追踪和修复可能比手动设计的系统更加复杂。此外，过度依赖AI可能会削弱人类设计师的基础知识和技能，一旦技术失效或不可用，就会出现专业知识缺口。这些担忧并非杞人忧天，而是技术发展过程中必须正视的现实问题。

美国国家半导体技术中心已经宣布向以普林斯顿大学为首的研究团队提供近1000万美元资助，用于推进AI芯片设计技术。这表明政府和产业界对这一技术方向的高度重视，也预示着更多类似研究将陆续展开。

森古普塔强调，AI工具的目标不是取代人类设计师，而是提高生产力："重点不是用工具取代人类设计师，而是用新工具提高生产力。人类思维最适合创造或发明新事物，而更加平凡的实用性工作可以交给这些工具。"这种人机协作的理念为未来的技术发展指明了方向。

从更广阔的视角来看，AI设计芯片的成功代表了工程学的一个关键转折点。它不仅加速了创新进程，更重要的是扩展了可能性的边界。这种方法使工程师能够专注于创新，而不是例行的优化工作，从而释放更多创造力投入到突破性技术的开发中。

随着AI技术的持续发展，我们正在进入一个新的设计时代。在这个时代里，机器能够创造出超越人类理解的解决方案，但同时也要求我们建立新的验证和控制机制，确保这些"黑盒"技术能够安全可靠地为人类服务。如何在拥抱技术进步的同时保持必要的控制力，将是未来技术发展面临的核心挑战。

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